---
title: Kotlin 代理架构 | Kastrax 文档
description: Kastrax 中 Kotlin 代理架构的详细介绍，包括自适应、目标导向、层次化、反思型和创造性代理。
---

# Kotlin 代理架构 ✅

Kastrax 提供了多种代理架构，用于构建不同类型的 AI 应用程序。本指南详细介绍了 Kastrax 中可用的 Kotlin 代理架构，以及如何选择和使用它们。

## 代理架构概述 ✅

Kastrax 支持以下代理架构：

1. **自适应代理**：根据用户偏好和反馈调整行为
2. **目标导向代理**：专注于通过任务规划实现特定目标
3. **层次化代理**：将复杂任务组织成可管理的子任务
4. **反思型代理**：通过反思自我监控和提高性能
5. **创造性代理**：具有增强能力，生成创造性内容

每种架构都有其特定的用例和优势，让我们详细了解每种架构。

## 自适应代理 ✅

自适应代理能够根据用户偏好和反馈调整其行为，提供个性化的体验。

### 特点

- **用户偏好学习**：记录和学习用户偏好
- **行为调整**：根据反馈调整响应风格和内容
- **上下文感知**：考虑对话历史和用户特征
- **持续改进**：随着交互的增加不断优化

### 实现

```kotlin
import ai.kastrax.core.agent.agent
import ai.kastrax.core.agent.adaptive.adaptiveAgent
import ai.kastrax.core.memory.conversationMemory
import ai.kastrax.core.memory.userPreferenceMemory
import ai.kastrax.integrations.deepseek.deepSeek
import ai.kastrax.integrations.deepseek.DeepSeekModel
import kotlinx.coroutines.runBlocking

fun main() = runBlocking {
    // 创建自适应代理
    val myAgent = adaptiveAgent {
        name = "自适应助手"
        instructions = """
            你是一个自适应助手，能够根据用户偏好和反馈调整你的行为。
            请注意用户的偏好并相应地调整你的响应风格和内容。
        """.trimIndent()
        
        model = deepSeek {
            apiKey("your-deepseek-api-key")
            model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
            temperature(0.7)
        }
        
        // 配置记忆
        memory {
            conversation = conversationMemory {
                maxMessages = 10
            }
            userPreference = userPreferenceMemory {
                maxPreferences = 20
            }
        }
        
        // 配置适应策略
        adaptationStrategy {
            // 学习率：控制代理适应新信息的速度
            learningRate = 0.3
            
            // 适应维度：代理可以适应的方面
            dimensions {
                dimension("verbosity", "响应详细程度", 0.0, 1.0)
                dimension("formality", "语言正式程度", 0.0, 1.0)
                dimension("creativity", "创造性程度", 0.0, 1.0)
                dimension("technicality", "技术性程度", 0.0, 1.0)
            }
            
            // 反馈处理：如何处理用户反馈
            feedbackProcessor { feedback, currentValues ->
                when (feedback.type) {
                    "too_verbose" -> currentValues.copy(verbosity = currentValues.verbosity - 0.1)
                    "too_brief" -> currentValues.copy(verbosity = currentValues.verbosity + 0.1)
                    "too_formal" -> currentValues.copy(formality = currentValues.formality - 0.1)
                    "too_casual" -> currentValues.copy(formality = currentValues.formality + 0.1)
                    else -> currentValues
                }
            }
        }
    }
    
    // 使用代理
    val response1 = myAgent.generate("你好，请介绍一下自己")
    println("初始响应: ${response1.text}")
    
    // 提供反馈
    myAgent.processFeedback("too_verbose")
    
    // 再次使用代理
    val response2 = myAgent.generate("你好，请再次介绍一下自己")
    println("适应后响应: ${response2.text}")
}
```

### 使用场景

- 个人助手应用
- 客户服务机器人
- 教育辅助工具
- 内容推荐系统

## 目标导向代理 ✅

目标导向代理专注于通过任务规划实现特定目标，适用于需要完成复杂任务的场景。

### 特点

- **目标分解**：将复杂目标分解为可管理的子目标
- **任务规划**：创建实现目标的步骤计划
- **进度跟踪**：监控任务完成进度
- **适应性规划**：根据新信息调整计划

### 实现

```kotlin
import ai.kastrax.core.agent.agent
import ai.kastrax.core.agent.goaloriented.goalOrientedAgent
import ai.kastrax.core.memory.conversationMemory
import ai.kastrax.core.tools.tool
import ai.kastrax.integrations.deepseek.deepSeek
import ai.kastrax.integrations.deepseek.DeepSeekModel
import kotlinx.coroutines.runBlocking

fun main() = runBlocking {
    // 创建目标导向代理
    val myAgent = goalOrientedAgent {
        name = "目标助手"
        instructions = """
            你是一个目标导向助手，专注于帮助用户实现特定目标。
            请分析用户的目标，创建实现目标的计划，并逐步执行计划。
        """.trimIndent()
        
        model = deepSeek {
            apiKey("your-deepseek-api-key")
            model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
            temperature(0.7)
        }
        
        // 配置记忆
        memory {
            conversation = conversationMemory {
                maxMessages = 10
            }
        }
        
        // 配置工具
        tools {
            tool("searchWeb") {
                description("搜索网络信息")
                parameters {
                    parameter("query", "搜索查询", String::class)
                }
                execute { params ->
                    val query = params["query"] as String
                    "搜索结果: 关于 '$query' 的信息..."
                }
            }
            
            tool("createTask") {
                description("创建任务")
                parameters {
                    parameter("title", "任务标题", String::class)
                    parameter("description", "任务描述", String::class)
                }
                execute { params ->
                    val title = params["title"] as String
                    val description = params["description"] as String
                    "已创建任务: $title - $description"
                }
            }
        }
        
        // 配置目标处理
        goalProcessor {
            // 目标分解：将复杂目标分解为子目标
            decomposer { goal ->
                when {
                    goal.contains("研究") -> listOf(
                        "收集相关信息",
                        "分析信息",
                        "总结发现"
                    )
                    goal.contains("写作") -> listOf(
                        "确定主题",
                        "创建大纲",
                        "撰写内容",
                        "编辑和修订"
                    )
                    else -> listOf(goal)
                }
            }
            
            // 计划生成：为每个子目标创建步骤
            planner { subgoals ->
                subgoals.flatMap { subgoal ->
                    when (subgoal) {
                        "收集相关信息" -> listOf(
                            "使用 searchWeb 工具搜索信息",
                            "整理搜索结果"
                        )
                        "创建大纲" -> listOf(
                            "确定主要部分",
                            "为每个部分添加要点"
                        )
                        else -> listOf(subgoal)
                    }
                }
            }
            
            // 执行器：执行计划中的步骤
            executor { step, context ->
                // 实际执行步骤的逻辑
                "执行步骤: $step"
            }
        }
    }
    
    // 使用代理
    val response = myAgent.generate("我需要研究人工智能的最新发展并写一篇文章")
    println(response.text)
}
```

### 使用场景

- 项目管理助手
- 研究助手
- 旅行规划工具
- 任务自动化系统

## 层次化代理 ✅

层次化代理将复杂任务组织成可管理的子任务，通过分层结构处理复杂问题。

### 特点

- **任务分层**：将任务组织成层次结构
- **责任分配**：为每个层次分配特定责任
- **信息流控制**：管理层次之间的信息流
- **并行处理**：支持子任务的并行执行

### 实现

```kotlin
import ai.kastrax.core.agent.agent
import ai.kastrax.core.agent.hierarchical.hierarchicalAgent
import ai.kastrax.core.memory.conversationMemory
import ai.kastrax.integrations.deepseek.deepSeek
import ai.kastrax.integrations.deepseek.DeepSeekModel
import kotlinx.coroutines.runBlocking

fun main() = runBlocking {
    // 创建层次化代理
    val myAgent = hierarchicalAgent {
        name = "层次化助手"
        instructions = """
            你是一个层次化助手，能够将复杂任务分解为可管理的子任务。
            请分析用户的请求，创建任务层次结构，并协调子任务的执行。
        """.trimIndent()
        
        model = deepSeek {
            apiKey("your-deepseek-api-key")
            model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
            temperature(0.7)
        }
        
        // 配置记忆
        memory {
            conversation = conversationMemory {
                maxMessages = 10
            }
        }
        
        // 配置层次结构
        hierarchy {
            // 顶层：任务管理
            level("manager") {
                instructions = "你是任务管理者，负责分析用户请求，创建任务层次结构，并协调子任务的执行。"
                model = deepSeek {
                    apiKey("your-deepseek-api-key")
                    model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
                    temperature(0.5)
                }
            }
            
            // 中层：专家
            level("expert") {
                instructions = "你是领域专家，负责执行特定领域的任务并提供专业知识。"
                model = deepSeek {
                    apiKey("your-deepseek-api-key")
                    model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
                    temperature(0.7)
                }
                
                // 创建多个专家
                instance("researcher") {
                    specialization = "研究和信息收集"
                }
                
                instance("writer") {
                    specialization = "内容创作和编辑"
                }
                
                instance("analyst") {
                    specialization = "数据分析和解释"
                }
            }
            
            // 底层：执行者
            level("executor") {
                instructions = "你是任务执行者，负责执行具体的操作和任务。"
                model = deepSeek {
                    apiKey("your-deepseek-api-key")
                    model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
                    temperature(0.7)
                }
            }
            
            // 定义层次间通信
            communication {
                connect("manager", "expert")
                connect("expert", "executor")
            }
        }
    }
    
    // 使用代理
    val response = myAgent.generate("我需要创建一个关于气候变化的综合报告，包括最新研究、数据分析和政策建议")
    println(response.text)
}
```

### 使用场景

- 复杂问题解决
- 多领域研究项目
- 内容创作和编辑
- 企业决策支持系统

## 反思型代理 ✅

反思型代理通过反思自我监控和提高性能，能够评估自己的输出并进行改进。

### 特点

- **自我评估**：评估自己的输出质量
- **错误识别**：识别和纠正错误
- **性能改进**：基于反思改进未来表现
- **元认知**：对自己的思维过程进行思考

### 实现

```kotlin
import ai.kastrax.core.agent.agent
import ai.kastrax.core.agent.reflective.reflectiveAgent
import ai.kastrax.core.memory.conversationMemory
import ai.kastrax.integrations.deepseek.deepSeek
import ai.kastrax.integrations.deepseek.DeepSeekModel
import kotlinx.coroutines.runBlocking

fun main() = runBlocking {
    // 创建反思型代理
    val myAgent = reflectiveAgent {
        name = "反思助手"
        instructions = """
            你是一个反思型助手，能够评估自己的输出并进行改进。
            请在回答用户问题时，先生成初步回答，然后反思回答的质量，最后提供改进的回答。
        """.trimIndent()
        
        model = deepSeek {
            apiKey("your-deepseek-api-key")
            model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
            temperature(0.7)
        }
        
        // 配置记忆
        memory {
            conversation = conversationMemory {
                maxMessages = 10
            }
        }
        
        // 配置反思过程
        reflectionProcess {
            // 初始响应生成
            initialResponseGenerator { query ->
                "初步回答: $query 的回答..."
            }
            
            // 反思生成器
            reflectionGenerator { initialResponse ->
                """
                反思:
                1. 回答是否全面？ 可以添加更多细节。
                2. 回答是否准确？ 需要核实一些事实。
                3. 回答是否清晰？ 结构可以改进。
                4. 回答是否有用？ 可以添加具体示例。
                """.trimIndent()
            }
            
            // 改进响应生成器
            improvedResponseGenerator { initialResponse, reflection ->
                "改进后的回答: 基于反思改进的回答..."
            }
            
            // 反思评估器
            reflectionEvaluator { initialResponse, reflection, improvedResponse ->
                val score = 0.8 // 0.0 到 1.0 之间的分数
                ReflectionEvaluation(
                    score = score,
                    feedback = "改进显著，但仍有提升空间"
                )
            }
        }
    }
    
    // 使用代理
    val response = myAgent.generate("什么是人工智能？")
    println(response.text)
}
```

### 使用场景

- 教育和辅导系统
- 内容质量改进
- 决策支持系统
- 自我改进型助手

## 创造性代理 ✅

创造性代理具有增强能力，能够生成创造性内容，适用于需要创新和创意的场景。

### 特点

- **创意生成**：产生新颖的想法和概念
- **跨领域联想**：连接不同领域的概念
- **约束满足**：在特定约束下生成创造性内容
- **风格适应**：适应不同的创作风格和偏好

### 实现

```kotlin
import ai.kastrax.core.agent.agent
import ai.kastrax.core.agent.creative.creativeAgent
import ai.kastrax.core.memory.conversationMemory
import ai.kastrax.integrations.deepseek.deepSeek
import ai.kastrax.integrations.deepseek.DeepSeekModel
import kotlinx.coroutines.runBlocking

fun main() = runBlocking {
    // 创建创造性代理
    val myAgent = creativeAgent {
        name = "创意助手"
        instructions = """
            你是一个创意助手，能够生成创造性内容和想法。
            请在回答用户请求时，提供新颖、独特且有用的创意。
        """.trimIndent()
        
        model = deepSeek {
            apiKey("your-deepseek-api-key")
            model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
            temperature(0.9) // 较高的温度以增加创造性
        }
        
        // 配置记忆
        memory {
            conversation = conversationMemory {
                maxMessages = 10
            }
        }
        
        // 配置创造性过程
        creativeProcess {
            // 创意生成策略
            ideaGenerationStrategy {
                // 发散思维：生成多个不同的想法
                divergentThinking { prompt ->
                    listOf(
                        "想法 1: 基于 $prompt 的创意...",
                        "想法 2: 另一个关于 $prompt 的创意...",
                        "想法 3: 完全不同的 $prompt 创意..."
                    )
                }
                
                // 收敛思维：评估和选择最佳想法
                convergentThinking { ideas ->
                    ideas.maxByOrNull { idea ->
                        // 评估想法的新颖性、实用性和可行性
                        val novelty = 0.8
                        val usefulness = 0.7
                        val feasibility = 0.9
                        novelty * 0.4 + usefulness * 0.4 + feasibility * 0.2
                    } ?: ideas.first()
                }
            }
            
            // 创意增强器
            creativityEnhancers {
                // 随机刺激：引入随机元素激发创造力
                randomStimulus { idea ->
                    val stimuli = listOf(
                        "自然界的模式",
                        "历史上的发明",
                        "科幻小说中的概念",
                        "不同文化的传统"
                    )
                    val stimulus = stimuli.random()
                    "$idea\n考虑 $stimulus 的启发..."
                }
                
                // 类比思维：使用类比增强创造力
                analogicalThinking { idea ->
                    "$idea\n这类似于..."
                }
                
                // 约束转换：将约束转变为创造性机会
                constraintTransformation { idea, constraints ->
                    "$idea\n考虑这些约束如何成为机会: $constraints"
                }
            }
        }
    }
    
    // 使用代理
    val response = myAgent.generate("请为一个环保主题的社交媒体活动提供创意")
    println(response.text)
}
```

### 使用场景

- 创意写作和故事生成
- 产品设计和创新
- 营销和广告创意
- 艺术和音乐创作

## 选择合适的代理架构 ✅

选择合适的代理架构取决于您的应用需求和用例：

| 架构 | 适用场景 | 关键优势 |
|------|---------|---------|
| 自适应代理 | 个人助手、客户服务 | 个性化体验、用户满意度 |
| 目标导向代理 | 项目管理、任务自动化 | 结构化问题解决、任务完成 |
| 层次化代理 | 复杂问题解决、多领域任务 | 任务分解、专业化处理 |
| 反思型代理 | 教育、内容质量改进 | 自我改进、输出质量 |
| 创造性代理 | 创意写作、设计、营销 | 新颖性、创新性 |

## 组合代理架构 ✅

在实际应用中，您可以组合多种代理架构，创建具有多种能力的混合代理：

```kotlin
import ai.kastrax.core.agent.agent
import ai.kastrax.core.agent.hybrid.hybridAgent
import ai.kastrax.core.memory.conversationMemory
import ai.kastrax.integrations.deepseek.deepSeek
import ai.kastrax.integrations.deepseek.DeepSeekModel
import kotlinx.coroutines.runBlocking

fun main() = runBlocking {
    // 创建混合代理
    val myAgent = hybridAgent {
        name = "混合助手"
        instructions = """
            你是一个混合助手，结合了多种代理架构的能力。
            你可以适应用户偏好，专注于目标实现，反思自己的输出，并生成创造性内容。
        """.trimIndent()
        
        model = deepSeek {
            apiKey("your-deepseek-api-key")
            model(DeepSeekModel.DEEPSEEK_CHAT)
            temperature(0.7)
        }
        
        // 配置记忆
        memory {
            conversation = conversationMemory {
                maxMessages = 10
            }
        }
        
        // 添加自适应能力
        adaptive {
            // 自适应配置...
        }
        
        // 添加目标导向能力
        goalOriented {
            // 目标导向配置...
        }
        
        // 添加反思能力
        reflective {
            // 反思配置...
        }
        
        // 添加创造性能力
        creative {
            // 创造性配置...
        }
        
        // 配置能力选择策略
        capabilitySelector { query ->
            when {
                query.contains("偏好") || query.contains("喜好") -> "adaptive"
                query.contains("目标") || query.contains("任务") -> "goalOriented"
                query.contains("评估") || query.contains("改进") -> "reflective"
                query.contains("创意") || query.contains("创新") -> "creative"
                else -> "adaptive" // 默认能力
            }
        }
    }
    
    // 使用代理
    val response1 = myAgent.generate("我喜欢简洁的回答")
    println("自适应响应: ${response1.text}")
    
    val response2 = myAgent.generate("我的目标是学习人工智能")
    println("目标导向响应: ${response2.text}")
    
    val response3 = myAgent.generate("评估我的学习计划")
    println("反思响应: ${response3.text}")
    
    val response4 = myAgent.generate("为我的项目提供创意")
    println("创造性响应: ${response4.text}")
}
```

## 总结 ✅

Kastrax 提供了多种代理架构，使您能够构建适合不同用例的 AI 应用程序。通过了解每种架构的特点和优势，您可以选择最适合您需求的架构，或者组合多种架构创建功能更强大的混合代理。

无论您是构建个人助手、项目管理工具、创意生成系统还是教育应用，Kastrax 的代理架构都能提供所需的功能和灵活性。

## 下一步 ✅

现在您已经了解了 Kastrax 的代理架构，可以继续学习如何：

1. [添加工具到代理](./adding-tools.mdx)
2. [监控代理性能](./monitoring-kotlin.mdx)
3. [实现代理版本控制](./versioning-kotlin.mdx)
4. [使用 Actor 模型集成代理](../actor/actor-agent-integration-kotlin.mdx)
